经典回归问题的解法与探索波士顿房价预测

随着数据科学的飞速发展，回归问题在多个领域中得到了广泛应用，尤其是在房地产市场分析中，预测房价已成为一项至关重要的任务。波士顿房价数据集便为这一任务提供了一个经典的案例，通过分析包括犯罪率、教育水平等在内的多种特征，预测房价的中位数。

本文将深入探讨波士顿房价预测问题，介绍如何利用机器学习方法，如线性回归、随机森林回归等，进行房价预测分析。通过数据预处理、特征选择和模型评估，展示如何利用这些技术构建有效的回归模型，帮助学习者理解回归分析的实际应用。

赛题概述

本案例地址 Boston Housing。

Boston Housing 数据集是一个经典的回归问题，旨在预测波士顿郊区住宅的中位房价。该数据集包含506个样本，每个样本有14个特征变量，涵盖了诸如犯罪率、土地使用、工业区面积、教育水平、空气污染、住宅房间数等信息。通过这些特征变量，竞赛的目标是预测住房的中位数价值（medv），即房价。评估标准采用均方根误差（RMSE），用于衡量预测值与真实值之间的差距。

模块名称	内容简介	所需技能	数据类型<